AIに正しい情報を与え、AI駆動開発の手戻りをなくす。次世代AI仕様書エディタ「Kakusill」の提供を正式に開始

〜2030年に59万人のIT人材不足が見込まれる中、開発時間の30〜50%を失わせる「暗黙知の抜け落ち」を解消〜

Atsumell

2026年4月16日 13時50分

システム開発業界の構造的課題解決に取り組む株式会社Atsumell（本社：東京都中央区日本橋茅場町一丁目8番1号、代表取締役：山口公徳、以下「当社」）は、「暗黙知の抜け落ち」を解消し、AI駆動要件定義を可能にする、ガイド型AIエージェント「Kakusill（カクシル）」の提供を開始いたします。

AIを使って要件定義を行いたいが、指示が難しいという方にも簡単いお使いいただけるため、初めてのAI稼働要件定義にも最適です。

Kakusillとは──AIが暗黙知を能動的に収集・管理する仕様書エディタ

Kakusillは、システム開発における暗黙知をAIが収集・管理することで、AI駆動開発時代の手戻りをなくすための仕様書エディタです。単なるドキュメント管理ツールではありません。AIが「能動的に」暗黙知を引き出し、チームの認識を統一します。

AIを使った要件定義に初めて取り組む方でも、Kakusillのガイド型AIエージェントが一つひとつの作業をナビゲートするため、スムーズに導入できます。

AI普及の理想と現実

生成AIの活用に期待を寄せる企業は急増しています。しかし実態として、導入してもPoCレベルで頓挫してしまう、現場に定着しない、という声を多く耳にします。

「AIを使って要件定義を進めたいが、うまく指示できず前に進まない」という状況が、多くの現場で起きています。

当社がこれまで支援してきた現場で共通して起きていたのは、AIへ指示を出す際に、日頃の業務の中では当たり前になっている「暗黙知」や「経験則」が抜け落ちてしまうということでした。

「こういうケースでは前例がある」「この顧客は○○という前提がある」「この機能は絶対に変えてはいけない」──こうした言葉にならない前提を、AIは認識できません。

AIに渡せるのは、明示的に言語化された情報だけです。

しかし、暗黙知や経験則を、日々の業務の中で意識的にAIに渡し続けることは、現実的には困難です。

AI駆動の要件定義を定着させるためには、暗黙知を自動的に収集する仕組みそのものが必要です。

AIの普及が逆に「手戻り」を増やす、という逆説

生成AIの進化により、コーディングのスピードは飛躍的に向上しています。しかし現場では、別の問題が深刻化しています。

これまでシステム開発では、エンジニアとPM・営業・現場担当者が密なコミュニケーションを重ねることで、文書に残らない「暗黙知」を共有してきました。AIが開発に加わることで、このコミュニケーション構造が変化し、これまで人間の経験則で補ってきた暗黙知が抜け落ちます。その結果、認識齟齬が生まれ、手戻りが増加します。

複数の調査によれば、開発チームは時間の30〜50%をバグ修正・手戻り対応に費やしており、その主因は要件定義における認識齟齬であることが指摘されています※。

AIが普及すればするほど、この問題は悪化する構造にあります。

根本的な原因は、AIが言語化されていない暗黙知をインプット情報として理解できないことにあります。これまで人間同士のコミュニケーションで補ってきた「なんとなく共有されていた前提」を、AIは認識できません。AIに渡せるのは、明示的に言語化された情報だけです。だからこそ、暗黙知を言語化・構造化してAIに渡すプロセスが、AI駆動開発の最大のボトルネックになっています。

Kakusillが解決する4つのこと

1. AIが暗黙知を能動的にヒアリングする

「AIや開発ベンダーに、何を作りたいかを正確に伝えられない」──これは事業会社のシステム担当者が共通して抱える課題です。Kakusillは、選択式の質問を自動生成し、AIがヒアリングを進めることで、言語化されていなかった要求・要件を構造化します。AIへの複雑なセットアップなしに、要件定義までのAI開発基盤を確立できます。

2. 会議の音声が仕様書になる

音声LLMを活用したリアルタイム文字起こし機能により、会議で話された内容を即座に仕様書へ変換します。議事録作成・仕様書転記という二重の工数を削減します。

3. 仕様書の整合性確認を、AIが徹底支援する

Kakusillは、プロジェクト内の仕様書全体を解析し、登場する概念・用語の用語集を自動生成します。この用語集をベースに、仕様書間の関係性をグラフとして可視化。「どの仕様書がどの仕様書と関連しているか」「同じ用語が別の文脈で使われていないか」を一目で把握できるようにします。これにより、これまで熟練PMが膨大な時間をかけて行っていたレビューと整合性確認の負荷を大幅に削減します。

4. 既存の仕様書・コードをAIが読める形に変換する

過去のExcel・Word仕様書のインポートや、既存コードからの仕様書リバース生成に対応。新規導入でも、これまでの資産をそのまま活用できます。AIへの指示履歴も保存され、プロジェクトの文脈が蓄積されていきます。

コーディングエージェントとの連携──仕様書からコードへ、シームレスに

Kakusillで作成・管理された仕様書は、MCP連携によってコーディングエージェントへ直接渡すことができます。言語化・構造化された仕様書がそのまま正確なコードへつながる、AIネイティブな開発フローを実現します。

市場背景

IT投資額は2023年の21.8兆円から2028年には26.4兆円への拡大が見込まれる一方、IT人材不足は2030年に59万人に達すると試算されています。省人化を前提としたAI開発基盤の構築は、業界全体の急務です。

具体的ユースケース

【事業会社情シス・DX部門】要件定義のAIネイティブ化

AIによるヒアリングと音声文字起こしで、「何を作りたいか」を正確に言語化。開発ベンダーへの発注精度が上がり、認識齟齬による手戻りリスクを大幅に削減します。
【SIer・システム開発会社】AI駆動開発の上流工程を整備する
全ての仕様書をAIが読める形に正規化・一元管理。コーディングエージェントへの指示精度が上がり、少数精鋭での開発を実現します。
【製造業組み込みソフト開発部門】属人化した仕様書を資産に変える
熟練担当者の頭の中にある暗黙知を、AIが構造化して仕様DBとして蓄積。担当者交代・引き継ぎリスクを大幅に低減します。

株式会社Atsumell 代表取締役山口公徳のコメント

日本のシステム開発業界は、多重下請けや長時間労働といった構造的な課題を長年抱えてきました。AIの普及はこの課題を解決するように見えて、実は上流工程の問題を悪化させるリスクをはらんでいます。AIは言語化されていない暗黙知を理解できない。だからこそ、AIが能動的に暗黙知を収集・管理するKakusillが、AI時代のシステム開発インフラになると確信しています。